Ensemble Learning Intr
通過聚集多個分類器的預測來提高分類準確率的技術稱爲組合學習/集成學習(Ensemble Learning)。本文主要介紹相關概念，敘述幾種常見集成學習模型的構造。 集成學習的種類 集成學習中構建組合分類器的方法如下： 1、 通過處理訓練數據集 根據某種抽樣，對原始數據進行再抽樣得到多個訓練集。使用特定的學習算法對每個訓練集建立一個分類器。 Bagging(基分類器通常是同一個，如決策樹) Bo
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